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<p><strong>Cibele Queiroz da Silva</strong> -  <a href="http://www.exatas.unb.br/departamentos/estatistica/est.html">http://www.exatas.unb.br/departamentos/estatistica/est.html</a> </p>
<p>Universidade de Brasília - UnB</p>
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<ul style="text-align: justify;">

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<strong>T&iacute;tulo:</strong>
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<p>O Modelo Dinâmico Dirichlet</p>
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<strong>Resumo:</strong>
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<div id="resumo">
<p>Nesta palestra apresentamos um novo modelo dinâmico, o Modelo Dinâmico Dirichlet (MDD), que é útil para descrever séries temporais de dados composicionais. Este tipo de dados é caracterizado por vetores aleatórios yt definidos no simplex padrão de dimensão (k-1). Cada coordenada de yt representada a contribuição, em termos percentuais, das k  categorias que descrevem um dado fenômeno. O MDD inclui, como sub-modelos, o modelo dinâmico Beta (da-Silva, et al., 2011-CSDA), a regressão Dirichet estática e a regressão Beta estática (Ferrari and Cribari-Neto, 2004-JAS). As abordagens do problema incluem procedimento on-line e off-line. A abordagem on-line é adequada para a estimação recursiva enquanto a estimação off-line, que é baseada em simulação estocástica via MCMC, pode ser utilizada quando há parâmetros desconhecidos no modelo. Discutiremos aplicações práticas do modelo.</p>
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<strong>Title:</strong>
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<div id="resumo">
<p>The Dynamic Dirichlet Model</p>
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<strong>Abstract:</strong>
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<p>In this talk we present a new dynamic model, the Dynamic Dirichlet Model (DDM), for describing time series of compositional data. Such kind of data is characterized by random vectors yt defined on the open standard (k-1)-simplex.  Each coordinate of yt represents the share, in percentage, of each one of the k categories that describe a given phenomena.  The DDM includes, as sub-models, the Beta Dynamic Model (da-Silva, et al., 2011-CSDA), the static Dirichlet regression and the static Beta regression (Ferrari and Cribari-Neto, 2004-JAS). We designed both on-line and off-line approaches for the estimation of the parameters in the model. The on-line version is adequate for recursive estimation while the off-line one, which is based on stochastic simulation via MCMC, can be used when there are some specific unknown parameters in the model. We discuss the practical use of the proposed model in describing the past behaviour of the series, as well as in the prediction process.</p>
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